摘要：近红外光谱的主成分由非线性迭代偏最小二乘法（ＮＩＰＡＬＳ）求出，主成分作标准化处理后，作为Ｂ－Ｐ神经网络的输入结点进行非线性迭代。该法的优点是，充分利用了全光谱的数据，得到消除噪声后的最佳主成分，能建立非线性模型，Ｂ－Ｐ神经网络迭代时间显著缩短，用该法对大麦中的淀粉含量进行了定量分析研究。结果为：校准和预测的相关系数分别为０．９８１和０．９５３，校准和预测的相对标准偏差分别为１．７０％和２．４８％

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